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龙图腾网获悉华为技术有限公司申请的专利一种数据处理方法及装置获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN112529025B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-12发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：201910877235.1，技术领域涉及：G06F18/214；该发明授权一种数据处理方法及装置是由陈雷;应江勇;高聪立设计研发完成，并于2019-09-17向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种数据处理方法及装置在说明书摘要公布了：本申请实施例涉及一种数据处理方法，方法包括：获取原始数据集；采用平均端口杰森香农散度得到第一指标；将原始数据集中的数据输入至生成对抗网络并生成第一扩充数据；结合第一扩充数据以及原始数据集中的数据，并采用平均端口杰森香农散度得到第二指标；当第二指标大于第一指标时，将第一扩充数据添至原始数据集中，得到第一数据集；用第一数据集替换原始数据集。通过上述方法，可以持续获取多样性数据，并且得到完备多样的数据集。同时得到的完备的训练数据集，可以有效地提高了网络模型的泛化能力。

本发明授权一种数据处理方法及装置在权利要求书中公布了：1.一种数据处理方法，其特征在于，所述方法包括： 获取原始数据集； 采用平均端口杰森香农散度评估所述原始数据集，得到第一指标，所述第一指标用于表示所述原始数据集的多样性；其中所述平均端口杰森香农散度是所述原始数据集中任意两个样本的端口杰森香农散度Inception_JS之和；所述Inception_JS是利用端口网络将所述原始数据集映射到类别空间，在所述类别空间下利用杰森香农散度度量数据之间的距离得到的； 将所述原始数据集中的数据输入至生成对抗网络GAN并生成第一扩充数据；包括：对所述原始数据集的数据进行特征提取；采用局部离群点因子LOF算法检测特征提取后的所述原始数据集的数据，得到离群点集； 将所述离群点集中的数据输入至GAN并生成所述第一扩充数据； 所述生成对抗网络GAN包括生成网络G和判别网络D，所述生成网络G的网络结构包括转置卷积层，BatchNorm层、ReLU层和Tanh层；所述判别网络D的网络结构包括BatchNorm层、LeakyReLU层和Sigmoid层；所述生成对抗网络GAN采用的损失函数具有多个参数，其中，所述多个参数包括端口杰森香农散度和核最大平均差异；所述损失函数通过添加所述端口杰森香农散度和核最大平均差异的正则项，以控制真实数据的概率分布和生成数据的概率分布之间的差异程度； 结合所述第一扩充数据以及所述原始数据集中的数据，并采用所述平均端口杰森香农散度进行评估，得到第二指标，所述第二指标用于表示结合所述第一扩充数据后所述原始数据集的多样性； 当所述第二指标大于所述第一指标时，将所述第一扩充数据添至所述原始数据集中，得到第一数据集；所述原始数据集和所述第一数据集中数据的数据类型为图片类型； 用所述第一数据集替换所述原始数据集。

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